CData Connect AI を使って Flowise AI エージェントからリアルタイムの Jira Service Management のデータ に接続する方法
Flowise AI は、AI ワークフローとカスタムエージェントを視覚的に構築できるオープンソースのノーコードツールです。ドラッグ＆ドロップインターフェースにより、大規模言語モデル（LLM）を API、データベース、外部システムと簡単に統合できます。
CData Connect AI は、350 以上のエンタープライズデータソースへのリアルタイム接続を可能にします。Model Context Protocol（MCP）サーバーを通じて、CData Connect AI は Flowise エージェントとリアルタイムの Jira Service Management をセキュアかつ効率的に橋渡しします。データのレプリケーションは不要です。Flowise AI の直感的なエージェントビルダーと CData の MCP 統合を組み合わせることで、Flowise AI ワークフロー内でリアルタイムの Jira Service Management のデータ を取得、分析、操作できるエージェントを作成できます。
このガイドでは、Flowise AI を CData Connect AI MCP に接続し、認証情報を設定して、エージェントがリアルタイムでJira Service Management のデータをクエリできるようにする方法を説明します。
ステップ 1：Flowise 用の Jira Service Management 接続を設定
Flowise AI から Jira Service Management への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Flowise AI からJira Service Management のデータを操作するには、まず CData Connect AI で Jira Service Management 接続を作成・設定します。
- Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック
- Add Connection パネルから Jira Service Management を選択
-
Jira Service Management に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
Jira Service Management 接続プロパティの取得・設定方法
任意のJira Service Management Cloud またはJira Service Management Server インスタンスへの接続を確立できます。接続するにはURL プロパティを設定します。
- URL（例：https://yoursitename.atlassian.net）
カスタムフィールドへのアクセス
デフォルトでは、CData 製品はシステムフィールドのみを表示します。Issues のカスタムフィールドにアクセスするには、IncludeCustomFields を設定します。
Jira Service Management への認証
ベーシック認証
ローカルサーバーアカウントで認証するためには、次の接続プロパティを指定します。
- AuthScheme：Basic に設定。
- User：認証ユーザーのユーザー名に設定。
- Password：認証ユーザーのパスワードに設定。
API トークン
Cloud アカウントに接続するには、APIToken を取得する必要があります。API トークンを生成するには、Atlassian アカウントにログインして「API トークン」 -> 「API トークンの作成」をクリックします。生成されたトークンが表示されます。
データに接続するには以下を設定します。
- AuthScheme：APIToken に設定。
- User：認証ユーザーのユーザー名に設定。
- APIToken：作成したAPI トークンに設定。
ちなみに、Cloud アカウントへの接続でパスワード認証を使うことも可能ですが、非推奨となっています。
OAuth 2.0
Jira Service Management のOAuth 2.0 サポート（3LO）を活用して、ログインクレデンシャルなしでデータに接続することもできます。この場合、AuthSchemeをすべてのOAuth フローでOAuth に設定する必要があります。また、すべてのシナリオでカスタムOAuth アプリケーションを作成して構成する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。
- Save & Test をクリック
- Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新
接続が確立されると、Jira Service Management データは CData Connect AI でアクセス可能になり、MCP 対応ツールで使用する準備が整います。
Personal Access Token を追加
Personal Access Token（PAT）は、Flowise AI から Connect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かいアクセス制御を維持するため、統合ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。
- Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして Settings を開く
- Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
- PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック
- トークンが表示されたらコピーして安全な場所に保存してください。再度表示されることはありません
Jira Service Management 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Flowise AI から CData MCP Server 経由でJira Service Management のデータに接続できます。
ステップ 2：Flowise AI で Connect AI 認証情報を設定
Flowise AI ワークスペースにログインして統合をセットアップします。
OpenAI 認証情報を追加
- Credentials に移動し、Add Credential を選択
- ドロップダウンから OpenAI API を選択
- 名前（例：OpenAI_Key）を入力し、API キーを貼り付け
PAT 変数を追加
- Variables に移動し、Add Variable をクリック
- Variable Name（例：PAT）を設定し、タイプを Static に選択、Value に Base64 エンコードした username:PAT を設定
- Add をクリックして変数を保存
ステップ 3：Flowise AI でエージェントを構築
- Agent Flows に移動し、Add New を選択
- 「+」アイコンをクリックして新しいノードを追加し、Agent を選択してワークフローにドラッグ
- Start ノードを Agent ノードに接続
エージェント設定を構成
Agent ノードをダブルクリックして詳細を入力：
- Model：ChatOpenAI または希望のモデルを選択（例：gpt-4o-mini）
- Connect Credential：先ほど作成した OpenAI API キー認証情報を選択
- Streaming：有効
カスタム MCP ツールを追加
- Tools の下で Add Tool をクリックし、Custom MCP を選択
- 以下のように JSON パラメータを入力：
{
"url": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Basic {{$vars.PAT}}"
}
}
更新アイコンをクリックして利用可能な MCP アクションを読み込みます。アクションが一覧表示されたら、Flowise エージェントが CData Connect AI MCP に正常に接続されています。
ステップ 4：Flowise でリアルタイムのJira Service Management のデータをテスト・クエリ
- Flowise で Chat タブを開く
- 「Show top 10 records fromJira Service Management のデータtable」 のようなクエリを入力
- CData Connect AI MCP 接続を通じてリアルタイムでレスポンスが取得されることを確認
ワークフローの実行が完了すると、Flowise は CData Connect AI MCP サーバーを通じた Salesforce データの正常な取得を示します。MCP Client ノードにより、データに対して質問したり、レコードを取得したり、アクションを実行したりできます。
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